Tarımda Ağaç İlaçlamanın Drone’larla Yapılmasında Yeni bir Yöntemin Geliştirilmesi ve Uygulanması

Mevlüt İNAN; Ali KARCİ

Makale detayları

Tarımda Ağaç İlaçlamanın Drone’larla Yapılmasında Yeni bir Yöntemin Geliştirilmesi ve Uygulanması

Yazarlar:

Mevlüt İNAN | Ali KARCİ

Yayıncı:

Ali KARCI

Ana Başlıklar:

Özel bilgisayar yöntemleri | Diğer mühendislik dalları

Dergi:

Computer Science 2021 Vol.6 Issue 2, pp.72-89

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000895869

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2548-1304

pISSN:

2548-1304

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

One of the areas where people spent the most energy and effort from the past to the present has undoubtedly been agriculture and farming. Using today’s techonologies  in the agricultural areas where farmer spend a lot of effort makes these areas efficent in terms of time, energy and costs. The use of these tools by agricultural producers to produce food, increase productivity and prioritize sustainability could provide a definitive method for higher production and systematic agriculture. It is predicted that the entire development and maintenance process of agricultural areas and crops in this area will become more attractive with parameters such as smart sensors on drones, open source technologies, fast integration, more flight time, ease of use. Autonomous drones, on the other hand, will fundamentally change the way we farm, but this will provide benefits beyond what we think. Researchers state that these drone technologies that evolve towards human-machine interaction will include artificial intelligence, deep learning, machine recognition, computer vision and many other technologies. Using these technologies, farmers will be able to interface with all these farming-related operations in their home or workplace or in any environment to control these tools via a computer, tablet, smart mobile phone and monitor what they do while releasing it. This article describes a modular and general system that provides autonomous route planning with the activity algorithm developed for the drone. In order to allow the system to perform autonomous decision-making, Kmax tree and basic cutting operation approach have been applied.  Thanks to these autonomous drones, automatic disinfection, fertilization, irrigation, mapping, evaluation of health conditions and many other things will be done much more comfortably in the future by drones in a pre-sprayed agricultural field without any human intervention.

 

Geçmişten günümüze insanların en çok enerji ve emek harcadığı alanlardan biri şüphesiz ki tarım ve çiftçilik olmuştur. Çiftçilerin büyük emekler harcadığı tarım alanlarında, günümüz teknolojilerin kullanılması, bu alanların zaman, enerji, maliyet açısından daha verimli bir hale getirilmesini sağlayacaktır. Drone’lar bu teknolojilerden biri olarak ön plana çıkmaktadır. Tarım üreticilerinin, gıda üretimi, üretkenliğin artırılması ve sürdürülebilirliğin öncelik haline getirilmesi için bu araçları kullanması, daha yüksek üretim ve sistematik tarım için kesin bir yöntem sağlayabilecektir. Tarım alanlarının ve bu alandaki mahsullerin tüm gelişim ve bakım sürecini, drone’ların üzerinde yer alan akıllı sensörler, kullanılan açık kaynak teknolojileri, hızlı entegrasyon, daha fazla uçuş süresi, kullanım kolaylığı gibi parametreler ile daha cazip hale geleceği öngörülmektedir. Otonom drone’lar ise çiftçilik yapma şeklini kökünden değiştirecek -ancak bu düşündüğümüz ötesinde faydalar sağlayacaktır. Araştırmacılar, insan-makine etkileşimine doğru evrilen bu drone teknolojilerinin yapay zekâ, derin öğrenme, makine tanıma, bilgisayarlı görme ve diğer birçok teknolojiyi içereceğini belirtmektedirler. Bu teknolojiler kullanılarak çiftçiler tarım ile ilgili tüm bu operasyonlarını, evlerinde veya iş yerlerinde veya herhangi bir ortamda bir bilgisayar, tablet, akıllı cep telefonu aracılığıyla bu araçları kontrol etmek için ve onu serbest bırakırken ne yaptıklarını izlemek için bu araçlarla arayüz oluşturabileceklerdir. Bu makale drone için geliştirilen etkinlik algoritması ile otonom rota planın çıkarılmasını sağlayan modüler ve genel bir sistemi açıklamaktadır. Sistemin otonom karar verme işlemini gerçekleştirmesine olanak sağlamak için Kmax ağacı ve temel kesme işlemi yaklaşımı uygulanmıştır.  Bu otonom drone’lar sayesinde önceden ilaçlanmış bir tarım alanın hiçbir insan müdahalesi olmadan planlanmış bir şekilde drone’lar tarafından otomatik ilaçlanması, gübrelenmesi, sulanması, haritalanması, sağlık durumlarının değerlendirilmesi ve daha birçok şey gelecekte çok daha rahat bir şekilde yapılabilecektir.

Makale detayları

Tarımda Ağaç İlaçlamanın Drone’larla Yapılmasında Yeni bir Yöntemin Geliştirilmesi ve Uygulanması

Yazarlar:

Mevlüt İNAN | Ali KARCİ

Yayıncı:

Ali KARCI

Ana Başlıklar:

Özel bilgisayar yöntemleri | Diğer mühendislik dalları

Dergi:

Computer Science 2021 Vol.6 Issue 2, pp.72-89

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000895869

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2548-1304

pISSN:

2548-1304

İHA

insansız hava aracı

drone

graf

otonom rota planlama

otonom yol planlama

otonom tarım drone

çizge teoremi

drone verimlilik algoritmaları

İHA otonom rota planlama

İHA otonom yol planlama

graf tabanlı otonom rota planlama

drone etkin ilaçlama

minimum baskın küme

etkin düğüm

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Mevlüt İNAN | Ali KARCİ

Yayıncı: Ali KARCI

Ana Başlıklar: Özel bilgisayar yöntemleri | Diğer mühendislik dalları

Dergi: Computer Science 2021 Vol.6 Issue 2, pp.72-89

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 5/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000895869

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2548-1304

pISSN: 2548-1304

Sayı

Yazarlar:

Mevlüt İNAN | Ali KARCİ

Yayıncı:

Ali KARCI

Ana Başlıklar:

Özel bilgisayar yöntemleri | Diğer mühendislik dalları

Dergi:

Computer Science 2021 Vol.6 Issue 2, pp.72-89

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

5/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000895869

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2548-1304

pISSN:

2548-1304